使用Excel与SPSS绘制统计图型

SPSS统计与EXCEL统计一、SPSS常用多变量分析技术比较汇总表注：卡方分析：定量两个定性变量的关联程度简单相关分析：计量两个计量变量的相关程度独立样本T检验：比较两组平均数是否相等ONEWAY ANOVA：可以比较三组以上的平均数是否相等，并进行多重比较检验TWOWAY ANOVA：可以比较两因素的平均数是否相等，并检验主效应和交互效应判别分析与logistic回归：应用于检验一组计量的自变量（可含虚拟变量）是否可以正确区别一个定性的因变量多维量表法（MDS）：试图将个体中的变异数据，经过转为为一个多维度的空间图，且转化的个体在空间中的相对关系仍与原始数据尽量配合一致。

二、SPSS常用统计技术（变量个数与测量量表）比较汇总表注：理论模型中变量通常很难测量，这类变量称为潜变量，如绩效、满意度、忠诚度等。

PS：原本这篇想做一个SPSS学习大纲的，却没找到思维导图软件，只好在WORD上整理了汇总了一些SPSS常用的方法同时也整理了一个SPSS学习的大致框架。

统计假设检验有很多，从大的方面包括参数检验与非参数检验。

参数检验有我们常见的关于方程模型显著性检验的F检验，方程参数的T检验等；而非参数检验中比较常见的则包括符号检验、秩和检验以及游程检验。

提到参数检验时，不得不说的一个概念就是P-值，也就是SAS&SPSS等统计软件输出结果中的做sig.值，到底什么是sig.值是什么，它与我们平时所熟悉的概率P有什么关系，最初它是怎样形成的……提到这些，不得不提到的概念有上分位点、两类错误（弃真和纳伪）以及阀值K又是怎样一回事？下面我将一一道来：图1 α值与P值的关系图一、相关统计概念1.上分位点学统计的同学都知道正态分布，而上分位点的由来正与正态分布有关。

最初由标准正态分布由来，随后扩展到t分布，F分布,卡方等其他分布。

下面以标准正态分布为例，设X~N（0,1），若Zα满足条件P{X> Zα}=α，0<α<1则称点Zα为标准正态分布的上α分位点，例如： Z0.05=1.645，Z0.005=2.57，Z0.001=3.102.两类错误简单的讲两类错误是指第一类错误："弃真"错误（其发生的概率常用α表示）；第二类错误："取伪"错误（其发生的概率常用β表示）。

实验三SPSS统计分析与统计图表的绘制一、实验目的要求学生能够进行基本的统计分析；能够对频数分析、描述分析和探索分析的结果进行解读；完成基本的统计图表的绘制；并能够对统计图表进行编辑美化与结果分析；能够理解多元统计分析的操作（聚类分析和因子分析）。

二、实验内容与步骤2.1 基本的统计分析打开“分析/描述统计”菜单，可以看到以下几种常用的基本描述统计分析方法：1.Frequencies过程（频数分析）频数分析可以考察不同的数据出现的频数与频率，并且可以计算一系列的统计指标，包括百分位值、均值、中位数、众数、合计、偏度、峰度、标准差、方差、全距、最大值、最小值、均值的标准误等。

2.Descriptives过程（描述分析）调用此过程可对变量进行描述性统计分析，计算并列出一系列相应的统计指标，包括：均值、合计、标准差、方差、全距、最大值、最小值、均值的标准误、峰度、偏度等。

3.Explore过程（探索分析）调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析，故称之为探索性统计。

它在一般描述性统计指标的基础上，增加有关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分析的方案。

Descriptives：输出均数、中位数、众数、5%修正均数、标准误、方差、标准差、最小值、最大值、全距、四分位全距、峰度系数、峰度系数的标准误、偏度系数、偏度系数的标准误；Confidence Interval for Mean：平均值的%估计；M-estimators：作中心趋势的粗略最大似然确定，输出四个不同权重的最大似然确定数；Outliers：输出五个最大值与五个最小值；Percentiles：输出第5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%位数。

4.Crosstabs过程（列联表分析）调用此过程可进行计数资料和某些等级资料的列联表分析，在分析中，可对二维至n维列联表（RC表）资料进行统计描述和χ2 检验，并计算相应的百分数指标。

用Excel和SPSS学习统计学前言随着统计学的发展及其在各个领域的广泛应用，掌握必要的统计技能早已成为对各类专业人员的基本要求。

掌握统计软件的使用技能是将统计方法应用于现实问题的基础，因为大部分实际问题都会涉及到大量的数据和计算，手工计算简直无法想象。

统计软件的广泛应用使很多原本十分复杂的计算和分析过程变成了点击鼠标就能解决的简单任务，把使用者从繁琐的计算过程中解放了出来。

大部分统计软件都提供了“傻瓜”式的菜单操作，使用起来十分方便，甚至完全通过自学就可以掌握。

然而，这类软件可能带来的问题是，一方面它们有时候使统计方法变得过于容易，从而可能导致对统计方法的滥用和误用；另一方面，由于过分信赖软件，许多用户会简单地满足于软件的输出结果，而对其中的错误不加注意。

本书的编写目的就是为各类人员使用Excel 和SPSS学习统计学提供一个指南，一方面使他们能够迅速掌握使用Excel和SPSS进行统计分析的基本操作，另一方面也试图通过大量的案例使读者在较短的时间内学会正确理解和处理统计软件的输出结果，避免软件使用中的一些常见错误。

在众多的统计软件中我们选择Excel的主要原因是：虽然许多统计学家都不认为Excel 是一个“统计软件”，而且Excel在统计计算中也确有一些已知的缺陷，但Excel的很多统计功能并不比其他软件逊色。

由于几乎所有的人都熟悉Excel的基本操作，学习起来非常易于上手。

选择SPSS软件的主要原因是其易用性、强大的统计功能以及在国内应用的广泛性。

本书的示例是以Excel 2003和SPSS 13.0为基础的，可能不完全适用于其他版本。

本书涵盖了大部分常用的统计方法，包括了基本的数据处理技巧、描述统计、统计图和统计表、概率计算、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析、统计指数和统计质量管理等方面的内容。

为了保持内容的完整性，书中有个别内容可能超出非统计专业统计学原理课程的要求。

ExcelSPSS使用教程第二版生物统计学实验指导适用专业：动科、动医、水产魏泽辉郑惠玲胡健宏编西北农林农林大学动物科学实验教学示范中心资助项目西北农林科技大学二〇〇八年十月目录序言 (1)实验一应用EXCEL软件数据整理与描述统计 (3)实验二应用EXCEL软件统计图表的绘制 (6)实验三应用EXCEL进行t检验分析 (11)实验四应用EXCEL进行方差分析 (13)实验五应用SPSS进行描述统计和绘制直方图 (15)实验六应用SPSS进行t检验 (18)实验七应用SPSS进行方差分析 (21)实验八卡方检验 (26)实验九相关与回归分析 (29)序言（统计软件简介EXCEL SPSS SAS DPS）很多学生认为《生物统计学》课程学起来很难，其实主要是感觉对大量的公式和计算方法难于记忆。

现在，随着计算机的普及和统计软件的完善与发展，大量复杂的计算已不再是统计分析的难题。

目前的实验课就是引导同学学会应用统计软件完成复杂的计算过程，从而可以节约时间，简化分析步骤。

但也有同学认为，既然现在统计软件功能非常强大，几乎所用的统计过程应用统计软件都可以轻松的计算出来，我们为什么还要花费那么多的时间进行理论课的教学。

这里再次和同学们强调，统计软件只能帮助完成计算过程，但对于生物统计学课程的学习，计算过程只是其中的一小部分。

更重要的是需要明确如何选择适宜的统计方法进行分析才能说明问题。

统计方法确立之后，才可借助统计软件完成数据计算过程，并提交统计结果。

你必须有能力对结果进行读解，搞清楚统计结论的含义及其生物学意义，这样才能指导实践。

而这种分析问题和解决问题的能力是无法求助软件完成的，必须通过理论知识的学习才能完成。

下面介绍几种在统计分析中经常会用到的程序：EXCELMicrosoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。

使用Excel和SPSS进行数据统计与分析的指南数据统计和分析是现代社会中不可或缺的一环。

无论是学术研究还是商业决策，都需要对大量数据进行整理、分析和解读。

Excel和SPSS作为两种常用的数据处理工具，为我们提供了方便快捷的数据统计和分析功能。

本文将介绍如何使用Excel和SPSS进行数据统计与分析，并提供一些实用的技巧和注意事项。

一、数据导入和整理在进行数据统计和分析之前，首先需要将原始数据导入到Excel或SPSS中，并进行适当的整理和清洗。

在导入数据时，要注意数据的格式和结构是否符合要求。

如果数据存在缺失值或异常值，可以根据实际情况进行处理，例如删除或填补缺失值，排除异常值等。

二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述的过程。

在Excel中，可以使用各种函数和工具进行描述性统计分析。

例如，平均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。

在SPSS中，可以使用统计分析菜单中的描述统计功能进行描述性统计分析。

三、数据可视化数据可视化是将数据以图表或图形的形式展示出来，以便更直观地理解和分析数据。

在Excel中，可以使用图表工具绘制各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。

在SPSS中，可以使用图形菜单中的各种功能进行数据可视化。

四、推断统计分析推断统计分析是通过样本数据对总体进行推断的过程。

在Excel中，可以使用各种函数和工具进行推断统计分析。

例如，t检验、方差分析、相关分析等。

在SPSS中，可以使用统计分析菜单中的各种功能进行推断统计分析。

五、回归分析回归分析是研究变量之间关系的一种统计方法。

在Excel中，可以使用回归分析工具进行简单线性回归、多元线性回归等回归分析。

在SPSS中，可以使用回归菜单中的各种功能进行回归分析。

六、因子分析因子分析是一种多变量分析方法，用于研究多个变量之间的关系。

在Excel中，可以使用数据分析工具进行因子分析。

在SPSS中，可以使用因子分析菜单中的各种功能进行因子分析。

如何用Excel制作统计图表Excel是一种功能强大的电子表格软件，在工作和学习中经常用到。

制作统计图表是Excel的一项基本功能，通过图表可以直观地展示数据的分布和趋势，有助于我们更好地理解和分析数据。

下面我将介绍一些基本的方法和技巧，帮助大家更好地使用Excel制作统计图表。

首先，在开始制作统计图表之前，我们需要将需要统计和分析的数据输入到Excel中。

在Excel的表格中，每一列代表一个变量，每一行代表一个样本，确保每个数据都填写准确无误。

接下来，我们来讨论如何制作柱状图。

柱状图是一种常见的图表类型，用于比较不同变量之间的差异。

首先，选中需要制作柱状图的数据，包括对应的横轴标签，然后点击Excel顶部的“插入”选项卡，在图表区域中选择“柱形图”类型的图表。

Excel会自动根据选中的数据生成柱状图，接下来我们可以对柱状图进行一些个性化的设置。

比如，可以更改柱状的颜色、添加数据标签和标题等。

通过这些设置，我们可以使柱状图更加美观和易读。

除了柱状图，我们还可以使用折线图来展示数据的变化趋势。

折线图通常用于比较变量之间的时间序列数据。

制作折线图的方法与制作柱状图类似，选中需要制作折线图的数据，选择“折线图”类型的图表，Excel会自动根据数据生成折线图。

我们可以通过设置来使得折线图更加直观和易读。

比如，可以添加数据标签、更改折线的样式和颜色等。

折线图的优势在于可以清楚地展示数据的趋势和变化，有助于我们发现数据中的规律和异常。

此外，Excel还提供了许多其他类型的图表，比如饼图、雷达图等，用于不同类型的数据展示和分析。

制作这些图表的方法与上述的柱状图和折线图类似，只需要选择相应的图表类型即可。

可以根据数据的特点和需要选择最适合的图表类型，使得数据的展示更加生动和有力。

除了制作基本的图表，Excel还提供了一些高级的统计分析功能，比如回归分析、相关性分析等。

这些功能可以帮助我们更深入地理解数据的关系和规律。